小白，对深度学习仅有浅层了解。平时主要是在agent的帮助下训练音游相关的采音模型，opus4.6/4.8/5/5.5和astra都使用过。 情况：模型效果调优和训练效率改进 Astra：我发现我用astra很多时候找不到效果变差的根因，gpt给我一种它 知道一切，但是不知道怎么办 的保守感：基本不会在一开始的时候出现 认知错误 ，但是越往下走， 突破很少 ，架构和训练机制堆复杂之后貌似就容易一直在几个局部的小问题纠结，而且每次写错了东西就要重新经过一大轮验证连招，很慢，余额消耗的快。最重要很喜欢 自己默认填充一个假设 （或许这是不会表示认知错误的原因？） Opus：我以前用的时候就觉得opus很严谨，但是又很大胆，每一步走的都很巧妙，没有gpt那么多冗余操作。在优化模型效率的时候想到要消断点和triton，几周搞不定的瓶颈，这周用opus4.8一天就找出根因了，我自己项目的重大突破也都是opus出的。但是opus很多时候会出现认知错误，经常调查到一半可能就开始输出结论，导致后面 实施的时候需要开始纠正自己并寻求用户的意见 。 不知道是不是我自己的知识不足，或者对gpt有偏见，又或是刚好opus那一次命中最佳解或是那一次我提示词写得好？ ps：萌新第一次发帖，写的乱轻喷QwQ 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题

  • 情报分类：技术学习与提效
  • 分类依据：内容涉及技术、AI、软件工具或工程实践
  • 信息来源：服务器 / LINUX DO - 最新话题
  • 发布时间：2026/9/26 21:39:41